Roboty uczą się robić naleśniki z artykułów WikiHow

Jeśli kiedykolwiek chciałeś wiedzieć, jak zawiązać muszkę lub naprawić truskawkowe daiquiri, prawdopodobnie trafiłeś na stronę taką jak WikiHow, gdzie znajdziesz szczegółowe instrukcje. Co zaskakujące, niektóre roboty robią teraz to samo.

Robot o nazwie P2T zdejmuje wieczko z butelki podczas pracy w symulowanym środowisku laboratoryjnym.

Robot o nazwie PR2 w Niemczech uczy się przygotowywać naleśniki i pizze, uważnie czytając pisemne wskazówki WikiHow. Jest to część europejskiego projektu o nazwie RoboJak , który bada sposoby uczenia robotów rozumienia języka. Może to ułatwić ludziom przekazywanie instrukcji robotom i umożliwić maszynom wymyślenie sposobu wykonywania nieznanych zadań. Zamiast programować robota do wykonywania precyzyjnych ruchów, celem jest po prostu powiedzenie robotowi, co ma robić.

Uczenie robotów, jak zamieniać opisy na wysokim poziomie w konkretne działania, jest ważnym, ale trudnym zadaniem. Jest to proste dla ludzi, ponieważ rozumiemy wszelkiego rodzaju podstawowe zadania, zbierane przez całe życie. Człowiekowi nie trzeba na przykład mówić, jak należy uchwycić wierzch ze słoika z sosem pomidorowym, ani że przewracanie naleśnika wymaga użycia łopatki lub innego przyborów kuchennych.

Dlatego naukowcy pracujący nad projektem RoboHow chcą nauczyć roboty ogólnej wiedzy wymaganej do przekształcenia instrukcji wysokiego poziomu w konkretne działania. Do tej pory udało im się przekształcić kilka instrukcji WikiHow w przydatne zachowanie, zarówno w symulacjach, jak iw prawdziwych robotach.

Osiągnięcie więcej może okazać się bardzo przydatne, ponieważ roboty stają się coraz bardziej powszechne i muszą ściślej współpracować z ludźmi. Jeśli masz robota w fabryce, chcesz powiedzieć „Weź śrubę i włóż ją do nakrętki i dokręć nakrętkę”, mówi Michael Beetz , szef Instytutu Sztucznej Inteligencji na Uniwersytecie w Bremie w północnych Niemczech, gdzie realizowany jest projekt RoboHow. Chcesz, aby robot automatycznie generował parametry z semantycznego opisu obiektów.

W jednym zestawie eksperymentów naukowcy uczą roboty PR2 wykonywania proste zadania laboratoryjne , takich jak obchodzenie się z chemikaliami.

Gdy robot nauczy się, w jaki sposób określony zestaw instrukcji odnosi się do zadania, jego wiedza jest dodawana do internetowej bazy danych o nazwie Otwarta łatwość , aby inne roboty miały dostęp do tego zrozumienia. Instrukcje te są zakodowane w języku odczytywanym maszynowo, podobnym do używanego w projekcie Semantic Web.

Naukowcy wykorzystują inne techniki, aby pomóc robotom w nauce wykonywania podstawowych zadań. Obejmuje to oglądanie filmów ludzi wykonujących te zadania i badanie danych z rzeczywistości wirtualnej, gdy ludzie wykonują zadania w rękawiczkach, które umożliwiają śledzenie ich działań.

Nawet prosta manipulacja pozostaje wyzwaniem dla robotów, chociaż wielu badaczy, w tym pracownicy firmy Amazon, naciska na opracowanie lepszego chwytania robotów (patrz Help Wanted: Robot to Fulfill Amazon Orders ). Przetwarzanie języka naturalnego jest również bardzo trudne, ale tutaj również poczyniono postępy (patrz Uczenie maszyn, aby nas zrozumieć ).

Siddhartha Srinivasah , profesor w Instytucie Robotyki na Uniwersytecie Carnegie Mellon, mówi, że łączenie języka z działaniem jest niezwykle ważne, ale także bardzo trudne. „Mam czterolatka i często spotykam się z katastrofą, gdy próbuję go poinstruować, jak złożyć zabawkę”, mówi Srinivasa. Osiągnięcie sukcesu w tej dziedzinie będzie wymagało ścisłej integracji języka naturalnego, ugruntowania rozumienia poprzez percepcję i planowania złożonych działań za pomocą algorytmów manipulacji.

ukryć